Bonjour et bienvenue à la dernière étape de notre processus pour rendre le cerveau, nous avons une fonction à faire à gauche.
Il s’agit de la fonction directe qui propagera les signaux dans toutes les couches du réseau neuronal, y
compris les trois couches de convolution et la couche entièrement connectée.
Et donc cette fonction est la fonction directe exactement comme pour la voiture autonome, sauf
que cette fois nous devons propager les signaux dans les couches convolutives avant la couche entièrement connectée.
Et la bonne nouvelle est que nous l’avions déjà fait à l’étape précédente avec la fonction de comptage Newnes.
Nous avons donc déjà le code pour propager le signal dans le pays.
Et donc ce sera très rapide.
Nous allons simplement combiner ce que nous avons fait ici et ce que nous avons fait pour la voiture sous-marine et nous
aurons notre fonction avancée pour notre cerveau.
Alors faisons ceci.
Nous introduisons ici une nouvelle fonction, la dernière pour le cerveau et cette fonction est la fonction avant
qui prend un argument.
Eh bien, exactement comme avant, faites référence aux objets et à X, qui seront d’abord les images d’entrée, puis vous saurez que X sera
mis à jour à mesure que le signal se propage dans le nouveau réseau.
D'accord.
Alors Cullen et ensuite allons dans la fonction.
Donc, comme je viens de le dire, nous avons déjà créé le code pour propager les signaux dans les trois couches de convolution.
C'est exactement ces trois lignes de code.
Je les copie donc et les colle ici et là.
Nous avons déjà notre propagation du signal dans les trois couches de convolution.
Et maintenant, nous devons juste propager le signal des couches convolutives vers la
couche cachée, puis finalement vers la couche de sortie qui se trouve
à la toute fin du réseau neuronal. obtenu ici, rappelez-vous que X est au début
l'image d'entrée.
Alors ici, X devient la première couche convolutive, alors X devient la deuxième convolutive.
Et puis ici X devient la troisième convolution ici.
Donc, à ce stade, X est la troisième couche convolutive.
Et maintenant, pour prendre l’aplatissement, nous devons aplatir cette troisième couche convolutive X et, pour ce faire, nous allons faire quelque chose de très
similaire à ce que nous avons fait ici, mais cette fois, nous n’avons pas besoin du nombre
de neurones dont nous avons simplement besoin pour aplatir canaux dans la troisième convolution ici.
Ce sera donc plus simple mais très similaire.
Et pour bien le faire, nous allons reprendre X car X va devenir la couche d'aplatissement.
Nous ne faisons que mettre à jour X pour que x soit égal, puis nous reprenons X mais ce X est l'ancien X qui est la troisième couche
convolutive.
Donc nous prenons la troisième convolution alors, mais ensuite nous prenons la fonction de vue à laquelle nous appliquons
les arguments
Le premier est X cette taille zéro.
Alors encore une fois nous prenons la fonction de taille pour prendre tous les pixels de tous les canaux et de
la troisième couche convolutive et nous les plaçons les uns après les autres dans cet énorme vecteur qui va devenir
ce X ici et ce X deviendra alors l'entrée de le réseau entièrement connecté.
Mais ce n'est pas tout ce dont nous avons besoin.
Et voici venir.
Et moins un.
Donc, cette astuce que vous pouvez trouver dans les tutoriels montre de poche.
C'est ainsi que vous pouvez aplatir une convolution, ils sont composés de plusieurs canaux en utilisant la fonction de taille.
Et bien sûr, si vous voulez plus de détails sur la façon dont cela fonctionne, vous pouvez aller aux tutoriels sur les montres de poche.
Je vais fournir le lien.
Nous savons maintenant que cet aplatissement va devenir l’entrée d’un réseau classique
entièrement connecté avec une simple transmission linéaire du signal.
Et donc maintenant nous n'allons pas utiliser une fonction de convolution pour transmettre le signal, nous
allons utiliser une transmission linéaire avec une classe linéaire, puis casser la linéarité car lorsque
nous travaillons avec des images relations linéaires.
Nous allons utiliser une fonction rectifiable pour apprendre ces relations non linéaires.
Alors faisons ceci.
C'est en fait la prochaine étape.
Et maintenant, c'est exactement ce que nous avons fait pour la voiture autonome.
Nous prenons X parce que nous voulons le mettre à jour à nouveau, nous voulons obtenir la couche cachée maintenant.
Et donc tout d’abord, ce que nous faisons est que nous prenions notre connexion complète SE1 parce que la connexion complète.
Le FC 1 est celui qui relie la couche d’aplatissement au caché là-bas et nous devons donc prendre
SE1 et l’appliquer au X que nous avons en ce moment, qui est la crue.
Et nous n'oublions pas le moi bien sûr car tout le monde est une variable de notre fonction init.
Donc, autodidacte, SE1 X et qui transmet linéairement le signal du plus flatteur au caché.
Mais maintenant, nous devons activer ces neurones tout en enfreignant la loi par erreur.
Et c'est exactement ce que nous faisons avec la fonction d'activation du redresseur.
Nous devons donc maintenant prendre notre module fonctionnel et, de ce module fonctionnel, nous prenons bien sûr une
fonction rectifiable qui vous correspond réellement.
Et nous avons mis SE1 autodidacte entre parenthèses.
Très bien, dans cette ligne de code, nous transmettons d’abord les signaux de la couche d’aplatissement à
la couche cachée du réseau entièrement connecté.
Et puis nous activons les neurones de cette couche cachée en brisant l'air avec cette
fonction d'activation du redresseur et nous y retrouvons notre tête parfaite.
Et maintenant, nous avons une dernière étape à faire. Il est bien sûr de propager le signal de la couche
cachée vers la couche de sortie avec les neurones de sortie finaux.
Eh bien c'est très simple.
C'est exactement ce que nous avons fait avec la voiture.
Nous prenons notre deuxième collection complète de C2 et nous l'appliquons bien sûr aux neurones de la couche cachée
qui est actuellement x.
Voici donc les neurones ici et là.
Tout cela x et x devient bien entendu les neurones de sortie de la couche de sortie contenant les valeurs de cube.
Et finalement, nous renvoyons simplement les neurones de sortie qui sont x avec les valeurs de cube.
Tellement parfait.
Félicitations, nous venons de créer un cerveau Nous venons de fabriquer le cerveau de notre IA Les yeux et le reste
des cellules.
Alors félicitations.
Il est maintenant temps de créer le corps qui définit comment nous allons jouer l'action.
Après tous les signaux sont traités dans le cerveau.
C'est donc notre deuxième grand pas.
Faisons-le dans les prochains tutoriels.
Et jusque-là AI.